课堂练习 - 计算数组的最大值、最小值、平均值、标准偏差和中位数;numpy.random 模块提供可生成各种分布的随机数的数组;正态分布;Matplotlib
最编程
2024-05-20 08:01:00
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#计算数组的最大值,最小值,平均值,标准差,中位数 import numpy as np a=np.array([1, 4, 2, 5, 3, 7, 9, 0]) print(a) a1=np.max(a) #最大值 print(a1) a2=np.min(a) #最小值 print(a2) a3=np.mean(a) #平均值 print(a3) a4=np.std(a) #标准差 print(a4) a5=np.median(a) #中位数 print(a5)
#numpy.random模块提供了产生各种分布随机数的数组
import numpy as np a=np.arange(5) b=list(range(5)) print(a,b) c=np.array([a,b]) print(c) d=np.arange(0,60,5) .reshape(3,4) print(d) e=np.linspace(0,20) #在指定的间隔内返回均匀间隔的数字。 print(e) f=np.random.random(10) #(0,1)以内10个随机浮点数 print(f) g=np.random.randint(1,100,[5,5]) #(1,100)以内的5行5列随机整数 print(g) h=np.random.rand(2,3) #产生2行3列均匀分布随机数组 print(h) i=np.random.randn(3,3) #3行3列正态分布随机数据 print(i)
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt mu = 10 #期望为10 sigma = 30 #标准差为30 num = 10000 #个数为10000 rand_data = np.random.normal(mu, sigma, num) print(rand_data.shape,type(rand_data)) count, bins, ignored = plt.hist(rand_data, 30, normed=True) plt.plot(bins, 1/(sigma * np.sqrt(2 * np.pi)) *np.exp( - (bins - mu)**2 / (2 * sigma**2)), linewidth=2, color='r') plt.show()
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x = np.linspace(0,20) plt.plot(x,.5+x) plt.plot(x,x**2,'r3--') plt.show()
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